首先，传统的2D人脸识别是基于人脸的外貌特征来识别，例如人脸的纹理信息，嘴巴大小，两眼间距离，但眼睛的凹陷程度、鼻子的高低等却无法表达，所以准确度相对较低，被假冒的风险较高，所以在支付领域方面，刷脸支付收银机大多要求3D视觉识别，从多个维度来识别人脸。而市场上比较主流的3D视觉方案有三种：双目成像、结构光、ToF。
双目成像：通过双摄像头拍摄物体，在通过三角形原理计算物体距离，分辨率较高，但对环境光要求比较高，昏暗环境或者特征不明显时效果不佳，而且它对软件算法要求比较高，运算体积比较大。
3D结构光：方案比较成熟，已广泛应用在3D视觉领域，但容易受到环境光的干扰，以反射光的落地位移来计算位置，对识别距离有严格要求，识别范围一般在0.2m到1.2m内，较难计算出精确的深度信息，多使用在手机、人脸识别和人脸支付上。
ToF：反应速度快，不易受环境光影响，主要取决于红外激光，深度信息精度高，识别距离远，适合室外使用，可以说集合了上面两者的优点。缺点是模组的体积和功耗比较大，对于智能硬件产品的续航来说是一个问题，较适合3D建模、AR应用和体感游戏的识别技术上。
三种方案各有优劣，市面上也有一些智能硬件定制+厂商会集成上述2种的方案，互为补充。随着3D识别技术的发展，相信人们使用刷脸支付将会更为方便和安全。
